Phổ thời gian (spectrogram) của âm thanh tim đập
Kỹ thuật đặc trưng trong miền tần số (spectral engineering) là một trong những kỹ thuật phổ biến nhất trong Machine Learning cho dữ liệu chuỗi thời gian. Bước đầu tiên trong quy trình này là tính spectrogram của âm thanh. Spectrogram cho biết thành phần phổ (ví dụ: cao độ thấp và cao) xuất hiện trong âm thanh theo thời gian. Trong bài tập này, bạn sẽ tính spectrogram cho một tệp âm thanh nhịp tim.
Chúng tôi đã nạp sẵn một âm thanh tim đập vào biến audio.
Bài tập này là một phần của khóa học
Machine Learning cho Dữ liệu Chuỗi thời gian bằng Python
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Import the stft function
____
# Prepare the STFT
HOP_LENGTH = 2**4
spec = ____(audio, hop_length=HOP_LENGTH, n_fft=2**7)